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线性工单生成器

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面向企业流程的线性工单生成器技能，自动响应相关请求，提供治理、合规、集成等项目管理实践的分步指导、代码和配置生成，以及标准校验，帮助快速落地企业级流程任务。
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结构化API日志记录与监控

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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实现全面、结构化的API请求日志记录和监控。该技能能够捕获性能指标、关联ID和安全审计信息，并自动进行个人身份信息（PII）脱敏。适用于微服务环境的系统调试、性能分析和满足严格的合规性审计要求。
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Lokalise本地化数据管理

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本技能提供了完整的Lokalise本地化数据处理能力，覆盖了从键值创建、元数据管理到数据导出（JSON, XLIFF）的整个生命周期。它支持通过版本快照进行数据版本控制，并通过分支机制隔离开发工作，特别适用于处理敏感翻译数据、确保隐私合规性（PII/GDPR）的开发场景。
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内存分析器自动配置

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在性能测试场景中自动化配置内存分析器，涵盖步骤指导、最佳实践、代码与配置生成以及合规性校验，适用于提及内存分析器设置的各类请求。
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OpenAPI规范生成与管理

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本技能提供全面的模式，用于创建、维护和验证RESTful API的OpenAPI 3.1规范。它可以用于设计优先的API契约定义、从代码生成规范、创建详细的API文档、验证实现是否符合规范，以及生成客户端SDK，确保整个API生命周期的一致性。
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OpenEvidence临床证据部署集成

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该技能指导用户使用Docker部署OpenEvidence临床证据集成服务。它构建了一个符合HIPAA标准的生产环境，用于安全连接OpenEvidence API。用户可以查询临床证据、检索医学文献摘要并验证治疗方案，整个流程支持审计日志记录和数据静态加密，确保医疗数据的合规性。
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OpenEvidence多环境配置指南

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本指南详细介绍了OpenEvidence临床AI系统所需的严格多环境配置流程，核心目标是确保符合HIPAA等医疗合规性要求。它指导用户配置和验证开发、预发布和生产三个独立环境，用于管理从合成数据到包含完整PHI的各类数据。流程强调环境验证、BAA合规检查和完善的审计日志，以防止数据泄露和监管违规。
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OpenEvidence可观测性监控系统

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本工具提供OpenEvidence系统的可观测性监控，用于跟踪临床证据查询的性能和合规性。关键指标包括查询响应时间、证据时效性、引用准确率和审计日志完整性，确保医疗信息检索的及时性和可靠性，符合HIPAA等监管要求。
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OpenEvidence生产环境合规清单

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本清单旨在指导OpenEvidence在生产环境中的安全部署和合规性验证。它涵盖了处理受保护健康信息（PHI）的关键要求，包括HIPAA级别的安全保障、健壮的API集成最佳实践、强制性的监控系统设置和弹性测试。使用此指南确保您的医疗辅助系统达到最高的合规性和可靠性标准。
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OpenEvidence临床参考架构

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本文档提供了OpenEvidence的参考架构，用于构建医疗领域的临床决策支持系统（CDS）。它详细阐述了如何实现HIPAA合规、支持可溯源的证据引用、构建完整的审计日志，以及优化点护理工作流的性能，确保系统在提供快速、准确答案的同时满足严格的监管要求。
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OpenEvidence临床证据SDK模式

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本SDK集成了OpenEvidence临床证据API的生产级模式，旨在帮助开发者高效地查询医学文献、获取临床指南并生成循证推荐。它提供了单例客户端管理和全面的错误处理机制，特别适用于医疗健康领域，确保了复杂数据结构和引用溯源的准确性与审计合规性。
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OpenEvidence安全基础实践指南

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本指南详细介绍了与OpenEvidence系统集成的安全协议和代码最佳实践。由于该平台处理受保护的健康信息（PHI），指南重点涵盖了HIPAA合规性要求、API密钥管理、Webhook签名验证、输入验证和数据脱敏，确保所有数据交互都安全且符合审计要求。
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